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5.4 KiB
Bash
Executable File
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Bash
Executable File
#!/usr/bin/env bash
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# 맥미니에서 학습한 모델을 LXC 컨테이너 볼륨 경로로 전송한다.
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# 사용법: bash scripts/deploy_model.sh [lgbm|mlx] [--symbol TRXUSDT]
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#
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# 예시:
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# bash scripts/deploy_model.sh # LightGBM (기본값), models/ 루트
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# bash scripts/deploy_model.sh mlx # MLX 신경망, models/ 루트
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# bash scripts/deploy_model.sh --symbol TRXUSDT # LightGBM, models/trxusdt/
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# bash scripts/deploy_model.sh mlx --symbol XRPUSDT # MLX, models/xrpusdt/
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set -euo pipefail
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# ── 인자 파싱 ────────────────────────────────────────────────────────────────
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BACKEND="lgbm"
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SYMBOL_ARG=""
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while [[ $# -gt 0 ]]; do
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case "$1" in
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--symbol)
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SYMBOL_ARG="$2"
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shift 2
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;;
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mlx|lgbm)
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BACKEND="$1"
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shift
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;;
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*)
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shift
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|
;;
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esac
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done
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LXC_HOST="root@10.1.10.24"
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LXC_MODELS_PATH="/root/cointrader/models"
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# ── 심볼별 경로 결정 ─────────────────────────────────────────────────────────
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if [ -n "$SYMBOL_ARG" ]; then
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SYM_LOWER=$(echo "$SYMBOL_ARG" | tr '[:upper:]' '[:lower:]')
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LOCAL_MODEL_DIR="models/$SYM_LOWER"
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REMOTE_MODEL_DIR="$LXC_MODELS_PATH/$SYM_LOWER"
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LOCAL_LOG="models/$SYM_LOWER/training_log.json"
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else
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LOCAL_MODEL_DIR="models"
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REMOTE_MODEL_DIR="$LXC_MODELS_PATH"
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LOCAL_LOG="models/training_log.json"
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fi
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# ── 백엔드별 파일 목록 설정 ──────────────────────────────────────────────────
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# mlx: ONNX 파일만 전송 (Linux 서버는 onnxruntime으로 추론)
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# lgbm: pkl 파일 전송
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if [ "$BACKEND" = "mlx" ]; then
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LOCAL_FILES=("$LOCAL_MODEL_DIR/mlx_filter.weights.onnx")
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else
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LOCAL_FILES=("$LOCAL_MODEL_DIR/lgbm_filter.pkl")
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fi
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# ── 파일 존재 확인 ────────────────────────────────────────────────────────────
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for f in "${LOCAL_FILES[@]}"; do
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if [[ ! -f "$f" ]]; then
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echo "[오류] 모델 파일 없음: $f"
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exit 1
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fi
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done
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echo "=== 모델 전송 시작 (백엔드: ${BACKEND}${SYMBOL_ARG:+, 심볼: $SYMBOL_ARG}) ==="
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echo " 대상: ${LXC_HOST}:${REMOTE_MODEL_DIR}"
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# ── 원격 디렉터리 생성 + 백업 + 상대 백엔드 파일 제거 ───────────────────────
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# lgbm 배포 시: 기존 lgbm 백업 후 ONNX 파일 삭제 (ONNX 우선순위 때문에 lgbm이 무시되는 것 방지)
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# mlx 배포 시: lgbm 파일 삭제 (명시적으로 mlx만 사용)
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ssh "${LXC_HOST}" "
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mkdir -p '${REMOTE_MODEL_DIR}'
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if [ '$BACKEND' = 'lgbm' ]; then
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if [ -f '${REMOTE_MODEL_DIR}/lgbm_filter.pkl' ]; then
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cp '${REMOTE_MODEL_DIR}/lgbm_filter.pkl' '${REMOTE_MODEL_DIR}/lgbm_filter_prev.pkl'
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echo ' 기존 lgbm 모델 백업 완료'
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fi
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if [ -f '${REMOTE_MODEL_DIR}/mlx_filter.weights.onnx' ]; then
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rm '${REMOTE_MODEL_DIR}/mlx_filter.weights.onnx'
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echo ' ONNX 파일 제거 완료 (lgbm 우선 적용)'
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fi
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else
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if [ -f '${REMOTE_MODEL_DIR}/lgbm_filter.pkl' ]; then
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|
rm '${REMOTE_MODEL_DIR}/lgbm_filter.pkl'
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echo ' lgbm 파일 제거 완료 (mlx 우선 적용)'
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|
fi
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fi
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"
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# ── 파일 전송 헬퍼 (rsync 우선, scp 폴백) ────────────────────────────────────
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_send() {
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local src="$1" dst="$2"
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echo " 전송: $src → ${LXC_HOST}:$dst"
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if command -v rsync &>/dev/null && ssh "${LXC_HOST}" "command -v rsync" &>/dev/null; then
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rsync -avz --progress "$src" "${LXC_HOST}:$dst"
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else
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scp "$src" "${LXC_HOST}:$dst"
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fi
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}
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# ── 모델 파일 전송 ────────────────────────────────────────────────────────────
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for f in "${LOCAL_FILES[@]}"; do
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_send "$f" "${REMOTE_MODEL_DIR}/$(basename "$f")"
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done
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# ── 학습 로그 전송 ────────────────────────────────────────────────────────────
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if [[ -f "$LOCAL_LOG" ]]; then
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_send "$LOCAL_LOG" "${REMOTE_MODEL_DIR}/training_log.json"
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echo " 학습 로그 전송 완료"
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fi
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echo "=== 전송 완료 ==="
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echo ""
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# ── 핫리로드 안내 ────────────────────────────────────────────────────────────
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# 봇이 캔들마다 모델 파일 mtime을 감지해 자동 리로드한다.
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# 컨테이너가 실행 중이면 다음 캔들(최대 1분) 안에 자동 적용된다.
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echo "=== 모델 전송 완료 — 봇이 다음 캔들에서 자동 리로드합니다 ==="
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if ssh "${LXC_HOST}" "docker inspect -f '{{.State.Running}}' cointrader 2>/dev/null | grep -q true"; then
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echo " 컨테이너 실행 중: 다음 캔들 마감 시 자동 핫리로드 예정"
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else
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echo " cointrader 컨테이너가 실행 중이 아닙니다."
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fi
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